프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. Google로 로그인하면 리뷰를 쓸 수 있어요.프로토타입 · 30분마다 업데이트
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

Projectmem

제작자: riponcm버전 0.3.5i★ 880i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.riponcm/projectmem

설치 방법

What it does

Coding agent memory — one local MCP server for every project. Warns before repeating failed fixes.

  • Connects 내 컴퓨터에서 실행
  • Account or key No key needed
  • Category 개발자 도구

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

검사 3/3 통과 · 내 컴퓨터에서 실행돼요 · ✓ 명령 확인 2026년 11월 13일

먼저: 어떤 AI를 쓰시나요?

쓰는 앱을 고르면 아래에 단계가 나옵니다.

Claude에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요

  1. Python (uv) 설치

    한 번만 하면 Python (uv)가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요

    Python (uv) 다운로드 페이지 열기 ↗

  2. 컴퓨터용 Claude 앱 설정 파일 열기

    SettingsDeveloperEdit Config

  3. 이 설정을 붙여 넣고 저장

    {
      "mcpServers": {
        "projectmem": {
          "command": "uvx",
          "args": [
            "projectmem"
          ]
        }
      }
    }
  4. Claude를 끄고 다시 열기

  5. 해 보기

    Projectmem을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ Claude가 Projectmem을 쓰고 있다고 하거나 답에 Projectmem 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

ChatGPT는 아직 Projectmem에 연결할 수 없어요

Projectmem는 내 컴퓨터에 설치해서 쓰지만 ChatGPT는 웹에서 도는 서버만 연결할 수 있어요

대신 이렇게 할 수 있어요

A · Projectmem에 연결되는 앱 쓰기

  • 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요
  • 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
  • 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
  • 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)

B · 개발자 도구에서 ChatGPT에 연결되는 다른 서버

같은 분류에서 많이 쓰는 것 중 키 없이 주소만으로 연결되는 것을 골랐어요

Claude Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)

  1. Python (uv) 설치

    한 번만 하면 Python (uv)가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요

    Python (uv) 다운로드 페이지 열기 ↗

  2. 터미널 열기

    Mac: Command+스페이스를 누르고 Terminal 입력 · Windows: PowerShell 열기

  3. 이 명령을 붙여 넣고 Enter

    claude mcp add --scope user projectmem -- uvx projectmem
  4. Claude Code에서 /mcp 입력

    Projectmem이 목록에 있고 연결됨으로 보이면 돼요

  5. 해 보기

    Projectmem을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ Claude Code가 Projectmem을 쓰고 있다고 하거나 답에 Projectmem 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

Cursor에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)

  1. Python (uv) 설치

    한 번만 하면 Python (uv)가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요

    Python (uv) 다운로드 페이지 열기 ↗

  2. 이 버튼으로 Cursor 열기

    Cursor에서 열기

    Cursor가 설치를 확인하면 Install을 누르세요

  3. Cursor에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기

  4. 해 보기

    Projectmem을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ Cursor가 Projectmem을 쓰고 있다고 하거나 답에 Projectmem 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Cursor 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

VS Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)

  1. Python (uv) 설치

    한 번만 하면 Python (uv)가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요

    Python (uv) 다운로드 페이지 열기 ↗

  2. 이 버튼으로 VS Code 열기

    VS Code에서 열기

    VS Code가 설치를 확인하면 Install을 누르세요

  3. VS Code에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기

  4. 해 보기

    Projectmem을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ VS Code가 Projectmem을 쓰고 있다고 하거나 답에 Projectmem 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 VS Code 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

Windsurf, Zed, Gemini CLI 같은 다른 MCP 앱은 추가 방법이 저마다 달라요. 앱 목록에서 확인하세요

MCP를 쓰는 앱 모두 보기 →

JSON 설정은 아래 “개발자용”에 있어요

막혔나요? Projectmem을 쓰는 사람에게 물어보세요💬 토론 →
개발자용: 터미널 명령과 JSON 설정

컴퓨터에 설치

Claude Code

claude mcp add --scope user projectmem -- uvx projectmem

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "projectmem": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "projectmem"
      ]
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "projectmem": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "projectmem"
      ]
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "projectmem": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "projectmem"
      ]
    }
  }
}

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

한눈에 보기

주간 다운로드i
626/주
연결 방식
내 컴퓨터에서 실행
최신 버전i
0.3.5
카테고리i
개발자 도구
레지스트리 공개i
2026년 10월 31일
코드 마지막 변경i
2026년 11월 2일
제작자
riponcm
패키지
pypi: projectmem
레지스트리 상태
활성

어떤 앱에서 쓸 수 있나요

이 서버의 연결 방식과 각 앱의 공식 문서를 바탕으로 했어요. 2026년 11월 10일 확인.

내 컴퓨터에서 실행하는 앱

ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast

모든 앱과 장단점 →

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 13일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 riponcm 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • ✓ 통과

    계속 관리되고 있음

    코드 마지막 변경: 11일 전

  • ✓ 통과

    라이선스 있음

    MIT 사용

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

토론

질문하고, 팁을 나누고, 안 되는 점을 알려 주세요. "도움이 됨"이 많은 순서예요.

아직 글이 없어요. 처음으로 질문하거나 공유해 보세요.

이곳의 글은 사용자가 쓴 것으로, PopNx 팀의 글이 아니에요.

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사용자 리뷰

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개발자 도구 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 5825개 중 99%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 5825개 중 65%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 5825개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Projectmem, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 3개 중 3개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 11일 전 변경됐고, 최신 버전(0.3.5)은 13일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: REA, GitHub, Serena MCP: the IDE for your agent

같은 카테고리의 다른 것

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:↓ 주간 다운로드i★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

REA

Reverse engineer anything from your terminal or agent with one CLI and MCP server.

제작자: morluto널리 사용됨↓ 38.9만/주★ 45.3만어제 업데이트

내 컴퓨터에서 실행

GitHub

Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.

제작자: github널리 사용됨★ 3.4만10일 전 업데이트

컴퓨터 또는 클라우드

Serena MCP: the IDE for your agent

A powerful toolkit for coding, providing semantic retrieval and editing capabilities.

제작자: oraios널리 사용됨↓ 3.5만/주★ 3.1만6개월 전 업데이트

내 컴퓨터에서 실행

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

🎉 v0.3.5 is out — precheck recognises a file however its path is spelled, and the summary stays small even when entries are long. See what changed →

We don't make AI smarter. We make it experienced. Coding agent memory — the local-first memory + judgment layer for AI coding agents. One MCP server for every project. Stop re-reading your project every session. Stop repeating yesterday's bug.

Website • Guide • Demo • Changelog • Paper

https://github.com/user-attachments/assets/e055988e-7253-4ba9-92fc-95d3d4bcd763

pjm visualize — every case your project solved, what failed on the way, and what it saved. Generated locally from .projectmem/events.jsonl .


## 🚀 Start here — five minutes, once

*Five minutes if you follow along here. Want to be shown instead — every

command, the exact output it prints back, and the dashboards at the end?

Take [the complete setup guide](https://projectmem.dev/blog/projectmem-complete-guide-ai-coding-agent-memory).*

New to projectmem, or upgrading from 0.1.x / 0.2.x? Since 0.3.0 one MCP

server serves every project, so this is the last time you configure anything.

1. Install or update

`bash

pip install -U projectmem

`

2. Find the projects you already have

`bash

pjm doctor

`

It looks where code lives — ~/Developer, ~/code, ~/projects, your cloud

folders, and every drive on Windows — and lists projects with memory that

aren't registered yet. Anything it missed, add by hand:

`bash

pjm project register "/Users/you/Developer/repos/ossdrop"

`

3. Register them

`bash

pjm doctor --fix

`

4. Point your AI at all of them with one config

`json

"mcpServers": {

"projectmem": {

"command": "/absolute/path/to/python",

"args": ["-m", "projectmem.mcp_server"]

}

}

`

No --root, no cwd — that's what makes it serve everything. Per-client

instructions (Claude Desktop, Claude Code, Cursor, Antigravity, Codex) are in

MCP Integration; pjm init prints this block

with your own Python path filled in. Then fully restart the client — MCP

servers only load on a cold start.

5. Check your work

`bash

pjm doctor

`

Add --online if you also want it to tell you when a newer projectmem is out

— projectmem makes no network calls otherwise, and --auto turns that into a

once-a-day check if you prefer.

Run it again after editing the config. It flags any client still pinned to a

single repo — the most common reason a new project is invisible to your agent.

All green? You're done. From here on it is one command per repo:

`bash

pjm init

`

Your agent reads what the project already learned instead of rediscovering it,

and writes down what it finds. Fewer tokens, no repeated dead ends, memory that

outlives the session.


What is coding agent memory?

Coding agent memory is a persistent record of what happened while building a project — the issues hit, the approaches attempted, the fixes that worked and the decisions made — stored so an AI coding agent can read it at the start of a new session. Without it every session begins from zero.

projectmem is an open-source agent memory layer built for that job. It is local-first: memory lives in a plain .projectmem/ directory inside your repository, with no cloud, no account and no telemetry — the only network call it can make is an update check you turn on yourself. A native MCP server exposes 17 tools to Claude Code, Claude Desktop, Cursor, Antigravity and Codex, so your agent reads memory and logs its work on its own.

Unlike chat-history memory tools, projectmem stores typed events — issues, attempts, fixes, decisions, notes — which is what makes its signature feature possible: a pre-commit warning that fires *before* you repeat an approach that already failed in this project.

pip install projectmem

cd your-project && pjm init


🎬 Watch the demo

Full screen-recorded tutorial- watch on YouTube

📚 Docs

DocWhat's in it
[Complete setup guide](https://projectmem.dev/blog/projectmem-complete-guide-ai-coding-agent-memory)The full walkthrough on the web — install, MCP setup per client, pjm doctor, your first logged issue, and both dashboards. Every terminal output is captured from a real run.
[TUTORIAL.md](https://github.com/riponcm/projectmem/blob/main/TUTORIAL.md)15-minute step-by-step walkthrough — set up projectmem on your own project, watch the lifecycle, see the pre-commit warning fire.
[CHANGELOG.md](https://github.com/riponcm/projectmem/blob/main/CHANGELOG.md)Release history. Latest: v0.3.5 — precheck matches every spelling of a path, and long entries no longer bloat the summary.
[Research paper (arXiv:2606.12329)](https://arxiv.org/abs/2606.12329)*PROJECTMEM: A Local-First, Event-Sourced Memory and Judgment Layer for AI Coding Agents* — the peer-readable version: design, Memory-as-Governance framing, capability comparison, and the 207-event dogfooding study.
[LICENSE](https://github.com/riponcm/projectmem/blob/main/LICENSE)MIT

The Problem

Every new AI session starts from zero. Claude, Cursor, Aider — they all forget yesterday's decisions, repeat failed debugging attempts, and burn millions of tokens reconstructing context from raw source files.

The model isn't the problem. The architecture is. Stateless models need a memory cortex.

The Solution

projectmem is the local-first memory + judgment layer that sits above your AI tools. It captures every failed attempt, decision, and gotcha — then injects that experience back into future AI sessions. Git tracks *what* changed. projectmem tracks *why* it changed, what was tried, and what failed.

Install

First time here? → [The complete setup guide](https://projectmem.dev/blog/projectmem-complete-guide-ai-coding-agent-memory)

walks the whole path end to end: install, connecting Claude Desktop, Claude Code,

Cursor, Codex or Antigravity, checking it with pjm doctor, and reading your

memory back through the dashboards — with the real terminal output at every step.

Three commands to a project that remembers:

pip install projectmem

cd your-project pjm init

That's it. pjm init installs three git hooks (pre-commit warnings, post-commit classification, post-merge tracking), auto-starts a real-time file watcher, inherits cross-project memory if available, and creates .projectmem/. Capture is active from minute one.

The canonical command is projectmem. A pjm alias is installed for speed.


✨ New in 0.3.5 — warnings for every spelling, and a summary that stays small

Precheck recognises a file however its path is spelled. Events store project-relative paths, so asking about ./src/auth.py, an absolute path, a path through a symlinked folder or a Windows C:\ path matched nothing, and precheck called a file with known failures "Safe to modify". Every spelling now gets the same warnings, and checking is faster on large logs. get_issue("1") and get_issue("#1") find issue 0001. (#26)

Long entries no longer bloat the summary. 0.3.4 capped how many entries the summary shows, not how long each one is. Records are now clipped at 300 characters, and a fixed issue takes one line. On a real 238-event project the summary went from 8,974 tokens to 3,458. (#29, #30)

Upgrading? Run `pjm init` once in each project. The instructions now ask agents for shorter records, and pjm init refreshes AI_INSTRUCTIONS.md, keeping your previous copy as AI_INSTRUCTIONS.md.bak.

The #26 fixes were contributed by @vishalhabib99, and #29 was reported and fixed by @bigfree.

✨ New in 0.3.4 — memory that stays small, and warnings you can trust

The summary no longer grows forever. Notes were capped, but Recent issues and Decisions listed everything ever logged, so on an aged project reading the memory cost more than reading the code. Every open issue is still shown — the newest 20 in full, older ones by id — while fixed issues are capped at the newest 10 and decisions at the newest 15, each with a line saying what was left out and where to find it. On a test project with 25 issues and 60 decisions the summary went from about 2,900 tokens to about 1,100. (#19)

Commits are filed under the code they change. Auto-capture used the first changed path in git's sort order, which was usually the regenerated .projectmem/summary.md — so valid memories were flagged stale and the real file lost its history. The location is now the source file the commit is about, with deletions, renames, merges and a repository's first commit handled. (#20)

Stale warnings no longer depend on your time zone. A 0.3.3 speed-up compared git's local-time commit dates with UTC event times as text: west of UTC, recent stale memories were never flagged; east of UTC, fresh ones were flagged at once. Both sides are compared in UTC now, and events already filed under .projectmem/ stop warning without your log being rewritten.

*

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요